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ING
ING crée en sept semaines un chatbot client d’IA générative avec McKinsey
ING, banque néerlandaise, a travaillé avec McKinsey pour remplacer une partie de son chatbot client à scénarios par un chatbot d’IA générative, conçu en sept semaines. CTO Magazine rapporte que, pendant ses sept premières semaines, le nouveau bot a aidé 20 % de clients en plus à résoudre leurs problèmes que la solution précédente.
Chiffres clés
Repris tels quels des sources. Copiez n’importe quel chiffre avec sa citation.
20 %
Clients aidés en plus à résoudre leurs problèmes pendant les sept premières semaines, par rapport à la solution précédente1
10 %
Part des clients aux Pays-Bas incluse dans le pilote1
environ 85 000
Interactions clients par semaine par téléphone et chat en ligne aux Pays-Bas1
environ 40 à 45 %
Part des questions clients que le chatbot traditionnel pouvait résoudre1
Ce que cela a demandé
Le problème
Aux Pays-Bas, ING reçoit environ 85 000 interactions clients par semaine par téléphone et chat en ligne. Son chatbot traditionnel, fondé sur des scénarios, pouvait résoudre environ 40 à 45 % des questions. Près de 16 500 clients par semaine devaient encore attendre un conseiller humain.
Ce qu’ils ont construit
ING et McKinsey, avec sa branche d’IA QuantumBlack, ont conçu un chatbot qui utilise l’IA générative (un logiciel qui rédige des réponses en langage naturel) au lieu de scénarios figés. Il recherche l’information dans plusieurs sources internes, classe les réponses possibles et propose plusieurs réponses lorsque l’intention du client n’est pas claire.
Comment ils s’y sont pris
Une équipe commune a travaillé sept semaines pour concevoir et déployer le bot. Les équipes risques et conformité ont été associées du début à la fin. Des garde-fous sur mesure empêchent le bot de donner des conseils financiers sensibles, comme un conseil en crédit immobilier ou des recommandations d’investissement. Il a d’abord tourné en pilote auprès de 10 % des clients aux Pays-Bas qui utilisent le chat d’assistance mobile. Le directeur des opérations d’ING explique que la banque a d’abord choisi des domaines à moindre risque comme les chatbots, car la qualité peut y être testée et les problèmes corrigés, et qu’elle a mis en place un processus de gestion des risques liés à l’IA plus rapide, piloté par des cadres dirigeants.
Résultats
CTO Magazine rapporte que, pendant ses sept premières semaines, le nouveau chatbot a aidé 20 % de clients en plus à résoudre leurs problèmes, par rapport à la solution précédente. Le directeur des opérations d’ING a déclaré plus tard que l’IA générative alimente le chatbot, améliore la qualité de service et oriente les questions plus difficiles vers des conseillers humains. Aucun chiffre d’économies n’est publié.
Tous les chiffres publiés
| Indicateur | Chiffre | Citation |
|---|---|---|
| Clients aidés en plus à résoudre leurs problèmes pendant les sept premières semaines, par rapport à la solution précédente | 20 %1 | |
| Part des clients aux Pays-Bas incluse dans le pilote | 10 %1 | |
| Interactions clients par semaine par téléphone et chat en ligne aux Pays-Bas | environ 85 0001 | |
| Part des questions clients que le chatbot traditionnel pouvait résoudre | environ 40 à 45 %1 | |
| Clients par semaine ayant encore besoin d’un conseiller humain avec le chatbot traditionnel | près de 16 5001 |
Enseignements pour votre projet
Choisissez un cas d’usage où les erreurs sont réparables. Le directeur des opérations d’ING indique avoir retenu des domaines à moindre risque comme les chatbots, où la qualité peut être testée et corrigée.
Construisez les garde-fous avec les équipes risques et conformité dès le premier jour. ING a empêché le bot de donner des conseils en crédit immobilier ou en investissement.
Testez d’abord sur une tranche de vrais clients. ING a commencé avec 10 % des clients utilisant son chat d’assistance mobile.
Établissez une référence avant le lancement. ING savait à peu près combien de questions son ancien bot résolvait et combien arrivaient chez des conseillers.
Faites appel à des experts externes pour aller vite, mais libérez vos propres équipes. Le directeur des opérations d’ING cite les deux comme facteurs de réussite.
Réserves
- Le résultat de 20 % provient d’un article d’un magazine spécialisé qui reprend une étude de cas de McKinsey. McKinsey était le partenaire de construction d’ING. Nous n’avons pas pu ouvrir l’étude de cas d’origine ; la définition exacte de l’indicateur n’est donc pas vérifiée.
- Le modèle, le fournisseur et l’hébergement de la banque ne sont nommés dans aucune des deux sources.
- CTO Magazine indique que le chatbot a été lancé en septembre 2023 en tant que pilote. Les sources ne donnent aucun chiffre de production ultérieur pour le bot génératif.
- L’entretien de McKinsey (juillet 2025) confirme que le chatbot repose sur l’IA générative, mais ne donne aucun chiffre à son sujet.
- Les pages ont été lues via des copies d’archive web, car les pages en ligne bloquaient l’accès automatisé.
Sources
- ING AI Chatbot: Building Smarter and Faster Banking Support
CTO Magazine · 2026-05-21 · Presse · ctomagazine.com
- Deploying AI at speed and scale: Talking with ING's Marnix van Stiphout
McKinsey · 2025-07-01 · Entretien · mckinsey.com
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